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西藏移动WLAN数据自动化修复方案设计与实现

范文

尧平+陆慧妍+姜继锁

【摘要】近些年，由于WLAN业务的市场推广，用户量也随之上涨较快，同时带来了较大量的业务投诉。WLAN由于业务场景多、流程长，始终没有建立一套高效率的解决机制。后续分析发现，大部分的投诉原因集中在用户数据一致性问题，体现为平台与省CRM系统的数据差异。为了更好的保障业务发展，降低WLAN业务投诉量，提升用户感知，本文设计和实现了一套功能齐全、执行高效的自动化修复方案。

【关键词】 WLAN 自动化数据一致性Designing and Realizing A Scheme of Automatic Repairing WLAN Data Problem of Tibet Mobile YAO Ping1 ，JIANG Ji-suo2

（1GMCC，Guangzhou Guangdong 510033；2 GMCC， Guangzhou Guangdong 510033）

Abstract： In recent years， It brings a fast growth to WLAN users because of business expansion， also with lots of complains about it. But there was no effective solution mechanism because of the various business scenarios and long process. Then， the principal factors was found in the following analysis， which is known as data consistency between WLAN center and CRM. So as to guarantee a better business growth， reduce number of complaints and promote users feeling， a scheme of full functions and effective running features is designed and realized here.

Keywords：WLAN； automatic； data consistency

一、引言

由于wlan業务是西藏业支系统长期的投诉焦点，用户感知较强。自2012年以来，先后尝试了“个病单医”→“点面覆盖”→“综合治理”三个手工处理阶段。

各阶段都有一个共同缺点：全流程手动处理，包含方案制定，数据修复等。重复性工作过多、人为因素占比过重，未能形成一套相对固定的流程，以降低人工成本，稳定修复效果。

为此，本文设计了一种“逻辑清晰”、“风险较小”、“实现简单”的自动化修复方案。

二、WLAN业务逻辑梳理及方案制定

2.1 业务逻辑梳理

WLAN业务涉及高校类和大众类，其中大众业务修复涉及平台与BOSS套餐不一致修复、业务状态不一致修复两大类。WLAN大众业务涉及基础服务包、新流量套餐、老时长套餐三大类。结合了WLAN的大众业务场景，将各类套餐合并为套餐指标，加上基础服务包共计两种类型。根据数据原理，共计有2的4次方种可能，即16类。

数据从0000到1111共16类，其中，0表示没有订购关系，1表示有订购关系。针对16类场景，在制定修复策略时，还需要结合“业务流程复杂性”如图1所示。

2.2 逻辑优化整合、方案制定

2.1节中，梳理了16类场景，但针对每种场景单独制定修复策略，将显得冗余、不易管理。同时，WLAN业务总体分为高校业务（针对校园用户）和大众业务（针对普通用户），高校WLAN业务相对简单，本文主要处理大众业务。为此，针对不同类型的共性及修复建议的共性进行整合，得到了如图2所示的8类整合后场景。

三、自动化修复流程设计

在逻辑梳理工作完成后，需要制定完整的修复流程。包括原始的数据提取、格式转换、数据比对、差异处理以及数据稽核等。为了设计一套科学严谨且易管控的流程，本文参考PDCA戴明环进行过程设计。其中，1）P为计划环节，主要完成双方产品入库，格式转换。2）D为实施环节。完成平台与省CRM的数据入库、格式转换。3）C为检查环节。重点稽核实施后的相关数据是否已正常。4）A为修正环节。针对前面发现的问题，对原始方案、流程进行完善。

四、自动化修复效果评估

2016年上半年，正式实施了WLAN自动化修复模式，进一步有效降低了用户投诉。实施自动化模式后，认证失败投诉量由2015年下半年的80单下降到33单，降幅53.4%；资费问题由23单下降到10单，降幅56.5%；总投诉量下降幅度54.9%，效果显著。

五、总结

本文重点梳理了WLAN的业务场景，得出了16种数据不一致场景，并基于此分别制定了修复建议。同时，为了更高效、准确的开展修复，结合16类差异类型及修复建议的异同，对WLAN大众业务的逻辑进行了有效整合优化。最终得到了图2所示的8类场景，并按PDCA进行质量控制，确保达到最佳效果。

参考文献

[1] 刘波；蔡美；周绪川. 数据修复与一致性查询处理研究[J].计算机科学，2016.01

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